[智能应用]AI药物要来了？首款进入二期临床试验 [复制链接]

Rentosertib的实践经验展现了AI在药物研发领域的变革潜力，为更高效创新的研发手段提供了价值参考。
蒋立冬 派生万物AI 图
新药研发常常需要花费大量资金与时间。人工智能（AI）能够对海量化合物分子进行筛选，对药物机制进行模拟，辅助设计临床试验……这些曾被认为能够大大缩短研发时间、减少成本。然而迄今为止，全球尚无一款由AI主导研发的药物问世，数个宣称是“AI药物”的项目还停留在一期临床试验的阶段。
2025年6月3日，一款用以治疗特发性肺纤维化（IPF）的小分子药物Rentosertib（ISM001-055）在《自然·医学》（Nature Medicine）上公布了IIa期临床试验数据，作者是来自中国医学科学院北京协和医院以及AI制药公司英矽智能（Insilico）的研究人员。这些数据初步验证了该药物分子的安全性和有效性，成为目前全世界进展最快的AI药物。
特发性肺纤维化是一种慢性、进行性肺纤维化疾病，以肺功能进行性、不可逆性下降为特征，影响全球约500万人，中位生存期仅为3至4年，目前市面上的药物主要用于减缓疾病进展，但无法停止或者逆转疾病。
“这仍是一种极具挑战性的疾病，存在显著未满足的临床需求。”中国医学科学院北京协和医院主任医师 、本次临床试验中国牵头研究者徐作军教授表示。
这次试验中的药物分子作用于由人工智能辅助发现的新型靶点TNIK。在IPF中，激活TNIK靶点可驱动肺部的病理性纤维化，导致肺功能进行性下降。因此，通过抑制TNIK信号传导，理论上就能够阻止或逆转纤维化过程，这是该药物分子的设计思路。2023年2月，Rentosertib获得美国FDA授予的“孤儿药”资格认定。2024年3月，该药物在早期由AI辅助而被发现的过程被刊登在了《自然·生物技术》（Nature Biotechnology）上。
本试验共包含中国22个中心的71例IPF患者，受试者被随机分配接受安慰剂、每日一次30mg、每日两次30mg或每日一次60mg，持续12周的用药观察。
结果显示，相较于安慰剂组，接受该药物治疗的患者的用力肺活量（FVC）得到改善，显示出对IPF的疗效。在每日一次60mg的最高用药剂量组中，患者的FVC与基线水平相比，平均提高98.4毫升，而安慰剂组患者的FVC与基线水平相比，平均下降62.3毫升。
在副作用方面，各治疗组中与治疗相关的不良事件（TEAEs）发生率相似，大多数不良事件（AEs）为轻度或中度，严重不良事件（SAEs）发生率罕见，且所有不良事件在停药后均可恢复。
“这些结果不仅表明Rentosertib具有可控的安全性和耐受性，还为进一步开展大规模、长周期的临床试验奠定了基础。Rentosertib的实践经验展现了AI在药物研发领域的变革潜力，为更高效创新的研发手段提供了价值参考。”英矽智能创始人兼首席执行官Alex Zhavoronkov博士表示。
数据初步反映了该药物的治疗潜力与安全性，接下来还需要在更大规模、设计更严谨和指标更严格的试验中进行验证。“Rentosertib 具有为 IPF 患者提供有意义的临床获益的潜力，这令人倍感振奋。然而，本研究中各患者组的样本量相对较小，我们期待这些发现在更大规模的队列研究中进一步获得验证。”徐作军说。

Rentosertib的案例确实展现了AI在药物研发领域的变革潜力，并为更高效创新的研发手段提供了价值参考。以下是一些关键点：

1. Rentosertib是一款用于治疗特发性肺纤维化（IPF）的小分子药物，由AI制药公司英矽智能（Insilico）与中国医学科学院北京协和医院合作研发。

2. Rentosertib作用于AI辅助发现的新型靶点TNIK。在IPF中，激活TNIK靶点可驱动肺部病理性纤维化，导致肺功能下降。通过抑制TNIK信号传导，理论上能够阻止或逆转纤维化过程。

3. 在IIa期临床试验中，Rentosertib显示出对IPF的疗效。与安慰剂组相比，接受该药物治疗的患者用力肺活量（FVC）得到改善。在最高用药剂量组中，患者的FVC平均提高98.4毫升，而安慰剂组患者的FVC平均下降62.3毫升。

4. 在安全性方面，各治疗组中与治疗相关的不良事件（TEAEs）发生率相似，大多数不良事件为轻度或中度，严重不良事件（SAEs）发生率罕见，且所有不良事件在停药后均可恢复。

5. 英矽智能创始人Alex Zhavoronkov博士表示，Rentosertib的实践经验展现了AI在药物研发领域的变革潜力，并为更高效创新的研发手段提供了价值参考。

6. 尽管初步数据反映了Rentosertib的治疗潜力与安全性，但仍需要在更大规模、设计更严谨和指标更严格的试验中进行验证。

综上所述，Rentosertib作为目前全世界进展最快的AI药物，其初步临床试验结果令人鼓舞。这表明AI技术在药物研发领域具有巨大潜力，能够加速新药发现和临床试验进程，为患者带来新的治疗选择。然而，要充分验证AI药物的有效性和安全性，还需要开展更多大规模、高质量的临床研究。

AI药物要来了？首款进入二期临床试验
近日，AI药物领域迎来重要进展，一款用以治疗特发性肺纤维化（IPF）的小分子药物Rentosertib（ISM001 - 055）公布了IIa期临床试验数据，成为目前全世界进展最快的AI药物，这也让人们看到了AI药物即将到来的曙光。

药物信息
研发背景与历程
特发性肺纤维化是一种极具挑战性的疾病，存在显著未满足的临床需求，目前已获批的两种药物都不能终止或逆转肺功能下降，且存在较明显的副作用。Rentosertib由AI制药公司英矽智能（Insilico）研发，其靶点识别和分子设计均由英矽智能的生成式AI平台Pharma.AI驱动。该药物于2023年2月获得美国FDA授予的“孤儿药”资格认定，2024年3月，其在早期由AI辅助而被发现的过程被刊登在了《自然·生物技术》（Nature Biotechnology）上。

作用机制
这款药物分子作用于由人工智能辅助发现的新型靶点TNIK。在IPF中，激活TNIK靶点可驱动肺部的病理性纤维化，导致肺功能进行性下降。因此，通过抑制TNIK信号传导，理论上就能够阻止或逆转纤维化过程，这是该药物分子的设计思路。

二期临床试验情况
试验设计
2025年6月3日，Rentosertib的IIa期临床试验数据在《自然·医学》（Nature Medicine）上公布，该试验是一项针对Rentosertib的双盲、安慰剂对照临床试验，共包含中国22个中心的71例IPF患者，受试者被随机分配接受安慰剂、每日一次30mg、每日两次30mg或每日一次60mg，持续12周的用药观察。

试验结果
有效性：结果显示，相较于安慰剂组，接受该药物治疗的患者的用力肺活量（FVC）得到改善，显示出对IPF的疗效。在每日一次60mg的最高用药剂量组中，患者的FVC与基线水平相比，平均提高98.4毫升，而安慰剂组患者的FVC与基线水平相比，平均下降62.3毫升。此外，研究中的探索性生物标志物分析进一步验证了通过人工智能方法发现的新颖靶点TNIK的生物学机制，研究结果支持Rentosertib具有潜在的抗纤维化及抗炎作用。
安全性：各治疗组中与治疗相关的不良事件（TEAEs）发生率相似，大多数不良事件（AEs）为轻度或中度，严重不良事件（SAEs）发生率罕见，且所有不良事件在停药后均可恢复。这些结果表明Rentosertib具有可控的安全性和耐受性，为进一步开展大规模、长周期的临床试验奠定了基础。
AI在药物研发中的潜力
变革潜力
新药研发常常需要花费大量资金与时间，而AI能够对海量化合物分子进行筛选，对药物机制进行模拟，辅助设计临床试验等，大大缩短了研发时间、减少了成本。Rentosertib的实践经验展现了AI在药物研发领域的变革潜力，为更高效创新的研发手段提供了价值参考。

成本和时间优势
相较于传统早期药物发现所需的2.5至4年，英矽智能于2021年 - 2024年间提名的22个候选新药项目，平均仅用12至18个月便实现了从项目立项到临床前候选分子（PCC）确定的转化，总费用从4.14亿美元降低至20万美元。

后续展望
虽然此次IIa期临床试验数据初步验证了Rentosertib的安全性和有效性，但还需要在更大规模、设计更严谨和指标更严格的试验中进行验证。英矽智能已与监管部门开展沟通，以促进在更大患者队列中对Rentosertib的前瞻性评估。不过，此次进展无疑是AI药物研发道路上的一个重要里程碑，让人们对AI药物的未来充满期待。